多语言视觉-语言模型中使用空间指示表达的能力评估

arXiv cs.CL 论文

摘要

本文开发了一个基准,用于评估视觉-语言模型在多语言环境中使用空间指示表达(如'this'、'that')的能力,涵盖四种语言。实验揭示,模型在基于距离选择适当指示词方面与人类存在差异。

arXiv:2607.07251v1 公告类型:新 摘要:视觉-语言模型(VLM)的预期能力之一是基于给定文本和图像的空间推理能力。为了评估VLM的空间推理能力,我们重点关注空间指示表达的使用,这类表达是指其指代对象由情境上下文决定的空间表达,例如 ``this'' 和 ``that''。要处理空间指示表达,VLM必须联合推理语言和视觉空间,将上下文相关的指代映射到图像的空间结构中。此外,跨语言选择适当的空间指示表达要求VLM理解这些表达所编码的语言特定空间区分。在本文中,我们开发了一个基准,用于评估VLM在四种语言中使用空间指示表达的多语言能力。使用该基准的实验揭示,受测模型在使用指示词的方式上与人类不同,尤其是在基于到物体的距离选择适当指示词方面。
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/07/09 07:49

# 多语言视觉语言模型使用空间指示表达能力的评估

来源:https://arxiv.org/html/2607.07251  
Kaito Watanabe1,2, Taisei Yamamoto1,2, Tomoki Doi1,2, Hitomi Yanaka1,2,3  

1东京大学,2理化学研究所,3东北大学  
\{nglhdf,yamamo96,doi\-tomoki701,hyanaka\}@is\.s\.u\-tokyo\.ac\.jp  

###### 摘要

视觉语言模型(VLM)的预期能力之一是基于给定文本和图像的空间推理能力。为了评估VLM的空间推理能力,我们重点关注空间指示表达的使用,这类表达是指所指对象依赖于情境上下文的词语,例如“这个”和“那个”。要处理空间指示表达,VLM必须联合推理语言和视觉空间,在图像的空间结构中将依赖于上下文的指示词进行具体化。此外,在不同语言中选择合适的空间指示表达,要求VLM理解这些表达所编码的语言特定空间区分。本文我们构建了一个基准测试111我们的基准测试可在 https://github.com/ynklab/multilingual-demonstratives-eval 获取,用于评估VLM在四种语言中使用空间指示表达的多语言能力。使用该基准测试的实验表明,被测试的模型在使用指示词的方式上与人类不同,尤其是在根据对象距离选择合适指示词方面。

---

# 多语言视觉语言模型使用空间指示表达能力的评估

Kaito Watanabe1,2, Taisei Yamamoto1,2, Tomoki Doi1,2, Hitomi Yanaka1,2,3  
1东京大学,2理化学研究所,3东北大学  
\{nglhdf,yamamo96,doi\-tomoki701,hyanaka\}@is\.s\.u\-tokyo\.ac\.jp  

## 1 引言

近年来,大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)因其可扩展性取得了显著进展。此外,LLM和VLM的一个关键特性是它们不仅能处理英语任务,还能处理多种语言的任务,这极大地推动了对其推理能力的评估。先前的研究已经探究了VLM捕捉空间关系和空间表达(如参照框架222参照框架(FoR)是用于从一个物体视角表达另一个物体相对位置的框架。)(Zhang 等人,2025b (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib19);Khemlani 等人,2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib10))的能力。

尽管如此,VLM利用空间指示表达(一种重要的空间表达类型)的能力尚未得到明确研究。指示是使用其指代依赖于话语情境的表达。空间指示表达是指依赖于话语发生空间的表达,例如“这里”或“那个”。例如,假设说话者面前有一支笔。如果笔很远,特别是不可及的位置,说话者倾向于说“那支笔”;而如果笔离说话者很近,则会用“这支笔”指代。如这个例子所示,指示功能是人类语言的基础,因为它将语言表达与物理环境联系起来。因此,评估VLM在使用空间指示表达方面的熟练程度,对于基准测试其空间推理能力具有语言学意义。

我们认为,空间指示的使用给VLM带来了两个主要挑战:跨语言变异和内在歧义。首先,为了恰当地使用空间指示表达,多语言VLM需要理解这些表达在不同语言中的语义差异。例如,英语使用两种指示词:近指333近指指示词指代离说话者较近的对象,而远指指示词指代离说话者较远的对象。“this”和远指“that”,而日语使用三种指示词:近指“kono”、远指“ano”和中指“sono”。因此,不同语言的空间指示表达种类数量各不相同。另一个例子是,尽管西班牙语和日语都有三种指示词:近指、远指和中指,但每个词的含义并不相同。根据Diessel (1999 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib4)),西班牙语的中指“ese”表示说话者和听者之间的一个相对中间位置,而日语的中指“sono”表示靠近听者的位置。因此,多语言VLM需要捕捉这种跨语言空间距离语义细微差别的微妙差异,才能像人类一样使用指示词。其次,Coventry 等人 (2023 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib3))(一项对每种语言约30名参与者使用指示词的研究)报告称,个体在相同情境下不一定使用相同的指示词;在捕捉空间距离的语义细微差别方面存在个体差异。因此,如果多语言VLM成功学习了空间指示表达,它们应该能够识别语言间的差异,并再现人类使用指示词的分布。

基于这些考虑,我们开发了一个基准测试来衡量在各种语言(如英语和日语)中使用空间指示表达的能力,并对VLM进行了评估。基准测试中的任务旨在探究对象的绝对距离如何影响VLM指示词的选择。我们还通过比较Coventry 等人 (2023 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib3)) 报告中人类空间指示表达实验的结果,分析了VLM的性能。

本文的贡献如下:

1. 我们构建了第一个用于评估VLM使用指示词能力的基准测试。
2. 我们发现,开源的VLM无法以类似人类的方式使用指示词,且模型间的差异因模型而异。特别是,VLM没有表现出像人类那样随距离变化而选择指示词的转变。

## 2 背景

### 2.1 VLM空间推理能力分析

已有大量针对VLM空间推理能力的评估 (Liu 等人,2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib13))。这些基准测试工作揭示,VLM仍然缺乏足够的人类水平能力 (Khemlani 等人,2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib10);Zhang 等人,2025a (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib18)),尤其是在三维世界空间推理任务中,如距离估计 (Yang 等人,2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib17);Zhang 等人,2025a (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib18)) 和位置关系(如“前面”或“左边”)(Liu 等人,2023 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib12);Khemlani 等人,2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib10))。

此外,许多基准测试仅用英语开发(前一段引用的工作都是针对英语评估)。只有少数基准测试包含评估VLM多语言空间推理能力的任务 (Liu 等人,2024 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib14);Haller 等人,2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib8);Zhang 等人,2025b (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib19))。

Liu 等人 (2024 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib14)) 旨在稳健而全面地评估VLM的能力。为此,基准测试MMBench包含一个名为“空间关系”的任务(包含二维空间关系)和一个名为“物理关系”的任务(包含三维空间关系)。作者还创建了中文版本的基准测试MMBench-CN。他们发现,大多数被测试的VLM在MMBench-CN上表现更差,但英语得分高的模型在英语和中文之间的性能差距可能更小。

Haller 等人 (2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib8)) 通过收集PISA测试(一项国际学生学业表现评估)中的问题,构建了名为PISA-Bench的基准测试。它包含“空间与几何推理”任务。顾名思义,它包含询问从背后观察物体形状的任务。结果发现,英语和其他语言之间存在显著的性能差距。

Zhang 等人 (2025b (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib19)) 开发了一个名为COMFORT的评估协议。作者聚焦于参照框架来评估VLM空间推理的鲁棒性、一致性和灵活性。他们使用Blender (Blender Online Community, 2016 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib2)) 构建了数据集图像。基准测试要求VLM回答一个物体是否与另一个物体有指示的关系,例如“从摄像机的视角看,球是否在汽车后面?”并给出球和汽车的图像。他们得出结论,VLM缺乏使用指定参照框架的能力,并且偏向于英语的表达方式,而非语言特有的方式。

然而,以往的工作并没有关注VLM在空间推理任务中处理空间指示表达的程度。本文我们分析VLM使用空间指示表达的多语言能力。

### 2.2 空间指示

#### 2.2.1 指示与指示词

指示是指使用其指代依赖于话语情境的空间表达 (Saito 等人,2015 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib15))。指示表达是指示的具体表现形式。例如,对于句子“John在这里”,“这里”是一个空间指示表达,因此如果不考虑话语的情境上下文,我们无法确定“这里”指的是什么。在这种情况下,说话者不需要解释“这里”的所指;相反,听者需要确定“这里”所指。因此,准确识别空间指示表达的含义需要精确确定该词的所指。

指示表达可分为几类 (Diessel, 1999 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib4); Fillmore, 1997 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib5)),空间指示表达是其中之一。空间指示表达是其所指与空间相关的指示表达。本文我们关注空间指示表达,特别是指示词。

Coventry 等人 (2023 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib3)) 调查了不同母语的人们如何使用不同的指示词。在他们的实验中,大多数语言有两种或三种指示词。指示词之间的差异因语言而异,但通常它们倾向于取决于距离。特别是,用于指代离说话者近和远的对象的指示词分别称为近指和远指。

有些语言还有区分指示词的其他标准。例如,在日语中,“ano”和“sono”都指代离说话者不近的对象,但区别取决于离听者的距离。Coventry 等人 (2023 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib3)) 揭示,这种对听者距离的依赖在一些语言(如芬兰语或韩语)中也能观察到。

为了恰当地输出空间指示表达,多语言VLM必须识别不同语言中指示词的差异。

#### 2.2.2 指示与语言模型

据我们所知,VLM能否处理空间指示表达尚未得到充分探索。现有评估语言模型指示理解能力的尝试往往侧重于篇章指示(一种指示),因为LLM无法访问外部视觉上下文信息。一个名为PUB的基准测试 (Sravanthi 等人,2024 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib16)) 评估了LLM的语用推理能力,包括对指示的理解。结果显示,几乎所有被测试的LLM表现都差于人类,作者得出结论,得分低并非由于世界知识不足,而是由于缺乏语用推理。虽然在人类-计算机交互领域存在一些关于指示和语言模型的研究 (Lai 等人,2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib11); Han and Isaacs, 2025 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib9)),但针对视觉语言模型的评估研究很少。

## 3 方法

为了构建我们的基准测试,我们参考了名为“记忆游戏”的语言学实验 (Gudde 等人,2018 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib7))。“记忆游戏”的详细描述如下。

### 3.1 记忆游戏

记忆游戏是一种调查人类使用指示词的方法,且不会让受试者注意到正在进行语言学研究 (Gudde 等人,2018 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib7))444在原论文 (Gudde 等人,2018 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib7)) 中,还提出了另一种记忆游戏版本,称为“记忆版本”。。该方法旨在实验可控且自然的情境中诱使受试者说出指示词。为了确保自然情境,实验被呈现为一项记忆实验,在实验完成前向参与者隐瞒了调查指示词使用这一目的。

Gudde 等人 (2018 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib7)) 的记忆游戏步骤如下:首先,受试者坐在一张长桌的一侧,被告知实验是为了研究语言对记忆的影响。然后,他们被要求用手指指向放置于长桌上的圆盘,并说出圆盘上绘制的形状。在命名对象时,受试者必须使用三个词:一个指示词、一种颜色和对象的形状,例如“那个黑色十字”。实验者记录使用了哪个指示词,一次试验即完成。实验会在变更某些变量(如圆盘的位置)的情况下进行多次。圆盘放置的位置按距离分为三个“区域”:区域1为25-75厘米,区域2为100-150厘米,区域3为175-225厘米。实验结果表明,这些参数对指示词的使用有影响。

Coventry 等人 (2023 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib3)) 在多种语言中进行了记忆游戏,并分析了不同语言中指示词使用的差异。他们的研究涉及29种语言(如日语和英语)和874名母语为其中一种语言的受试者。记忆游戏实验使用绘制了形状的白色圆盘进行。变量包括位置、形状、颜色和听者的位置。圆盘的位置按距离分为三个“区域”,类似于Gudde 等人 (2018 (https://arxiv.org/html/2607.07251#bib.bib7)),但他们设置区域的方式略有不同:区域1为25-50厘米,区域2为150-175厘米,区域3为275-300厘米。形状是圆盘上绘制的形状(例如,星形、十字形和三角形)。颜色是形状的颜色。通过大量实验,他们表明母语者根据到目标的距离使用不同的指示词(远指、中指和近指)。

相似文章

超越英语:揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

arXiv cs.CL

本文首次系统研究了视觉-语言-动作(VLA)模型中的多语言指令跟随问题,揭示了当模型基于英语训练时,在其他语言上的性能显著下降。作者提出了多语言主成分对齐(MPCA)方法来缩小多语言性能差距。

看见不等于共享:一些视觉-语言模型在非对称对话中高估共同基础

arXiv cs.CL

本文研究了视觉-语言模型在非对称对话中能否区分潜在共同基础与已确立共同基础。在MapTask数据上的实验表明,提供任务相关的地图内容(视觉或文本)会使模型倾向于过度预测对齐,因为它们依赖于静态指示范例而非通过对话历史追踪共同基础的确立过程。

视觉语言模型真的能进行视觉推理吗?模态差距的严格研究

arXiv cs.CL

本文介绍了CrossMath,一个受控多模态推理基准,揭示了当前视觉语言模型的一个关键局限:它们主要在文本空间进行推理,而非真正的视觉接地推理,视觉输入往往会降低性能相比仅文本基线。作者提出了微调方法来减轻这种模态差距并改进多模态推理能力。